4.3.1. Phân tích tương quan Pearson
Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Kết quả hệ sốtương quan nhỏhơn 0,85 chỉ ra rằng giá trị phân biệt có khả năng tồn tại giữa hai biến. Nếu giữa hai biến có sự tương
quan chặt chẽ thì phải lưu ý vấn đềđa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời
55
của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có
khuynh hướng kém ý nghĩa.
Bảng 4.7: Tóm tắt kết quả phân tích hệ sốtương quan Pearson
Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 1 0,651P ** 0,617P ** 0,614P ** 0,525P ** 0,421P ** 0,388P ** X1 0,651P ** 1 0,618P ** 0,607P ** 0,598P ** 0,422P ** 0,368P ** X2 0,617P ** 0,618P ** 1 0,505P ** 0,505P ** 0,324P ** 0,296P ** X3 0,614P ** 0,607P ** 0,505P ** 1 0,510P ** 0,456P ** 0,405P ** X4 0,525P ** 0,598P ** 0,505P ** 0,510P ** 1 0,363P ** 0,397P ** X5 0,421P ** 0,422P ** 0,324P ** 0,456P ** 0,363P ** 1 0,577P ** X6 0,388P ** 0,368P ** 0,296P ** 0,405P ** 0,397P ** 0,577P ** 1
Nguồn: Từ tính toán của tác giả
Từ bảng 4.7 (xem bảng đầy đủở Phụ lục 5), với mức ý nghĩa ở tất cả các biến Sig. (2-tailed) = 0,000 < 0,05, kết quả hệ sốtương quan trên cho thấy tất cả hệ số tương quan
tuyệt đối giữa các biến dao động từ0,296 đến 0,651, nghĩa là không vượt quá hệ sốđiều kiện là 0,85. Điều đó chứng minh rằng giá trị phân biệt đã đạt được. Hay nói cách khác,
các thang đo trong nghiên cứu này đã đo lường các khái niệm nghiên cứu khác nhau. Mặt khác, bảng 4.7 cũng cho thấy các nhóm yếu tố mới tác động đến giá trị thương
hiệu có mối quan hệđáng kể với nhau:
- Có mối tương quan cùng chiều giữa giá trị thương hiệu tổng thể TTTM Parkson với các biến độc lập (hệ số Pearson lần lượt là 0,651; 0,617; 0,614; 0,525; 0,421 và
0,388), có nghĩa là một TTTM nếu đem đến cho khách hàng các điều kiện cơ sở
vật chất tối ưu, sự cảm nhận tốt về chất lượng, những liên tưởng tốt về hình ảnh
thương hiệu, tạo nên sự gợi nhớ và nhận diện thương hiệu một cách rõ ràng trong
tâm trí, cũng như khiến cho khách hàng trung thành với việc mua sắm tại TTTM
56
- Có mối tương quan cùng chiều giữa các biến độc lập với nhau, có nghĩa là nếu một
TTTM đem lại cho khách hàng những cảm nhận tốt về chất lượng, và/hay những
liên tưởng tốt về hình ảnh thương hiệu thì TTTM đó sẽ tạo được sự gợi nhớ và nhận diện thương hiệu cũng rõ nét, cũng như duy trì và phát huy lòng trung thành của khách hàng một cách bền vững hơn.
4.3.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả. Ngoài chức năng của một công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính bội cũng được sử dụng
như một công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và giá trị của tổng thể nghiên cứu.
Như vậy, đối với nghiên cứu này hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để
kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Tác giảđặt lại giả thuyết về những yếu tốtác động đến giá trị thương hiệu TTTM Parkson như sau:
Bảng 4.8: Giả thuyết về các yếu tốtác động đến giá trịthương hiệu TTTM Parkson Giả
thuyết Nội dung
H1 Chất lượng cảm nhận có tác động cùng chiều đến giá trịthương hiệu TTTM Parkson H2 Hình ảnh thương hiệu có tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu TTTM Parkson H3 Lòng trung thành thương hiệu có tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu TTTM (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Parkson
H4 Cơ sở vật chất có tác động cùng chiều đến giá trịthương hiệu TTTM Parkson H5 Sự gợi nhớthương hiệu tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu TTTM Parkson H6 Sự nhận ra thương hiệu tác động cùng chiều đến giá trịthương hiệu TTTM Parkson
Nguồn: Đề xuất của tác giả
Để kiểm định 6 giả thiết từ H1 đến H6 như trên, một mô hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau:
57
Y = ßR0R + ßR1RXR1R + ßR2RXR2R + ßR3RXR3R + ßR4RXR4R+ ßR5RXR5R + ßR6RXR6
Trong đó các biến mới đại diện cho từng nhóm biến (giá trị trung bình): - Y: Giá trịthương hiệu TTTM Parkson, đại diện cho GT1, GT2, GT3
- XR1R: Chất lượng cảm nhận, đại diện cho CL6, CL7, CL8, CL10, CL11, CL12, CL13, CL14.
- XR2R: Hình ảnh thương hiệu, đại diện cho HA3, HA4, HA5, LT3, TT3 - XR3R: Lòng trung thành thương hiệu, đại diện cho TT1, TT2, TT4, TT5 - XR4R: Cơ sở vật chất, đại diện cho LT1, LT2, CL1, CL2, CL3
- XR5R: Sự gợi nhớthương hiệu, đại diện cho NB5, NB6, NB7 - XR6R: Sự nhận ra thương hiệu, đại diện cho NB1, NB2, NB3
- ßR0: RHằng số; ß1, R RßR2, RßR3, RßR4, RßR5, RßR6R: Các hệ số hồi quy riêng từng phần.
Áp dụng phân tích hồi quy vào mô hình, tiến hành phân tích hồi quy đa biến với 6 nhân tố. Phương pháp phân tích được chọn là phương pháp đưa vào một lượt Enter. Bảng tổng hợp kết quả phân tích hồi quy lần 1 được trình bày như bảng 4.9 sau (xem bảng đầy
đủở Phụ Lục 6):
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi quy lần 1 CoefficientsP
a
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Mức ý nghĩa (Sig.) Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF
(Constant) -0,040 0,233 -0,172 0,864
X1 0,299 0,075 0,249 3,998 0,000 0,441 2,269
X2 0,255 0,052 0,268 4,899 0,000 0,573 1,744
58
X4 0,078 0,057 0,075 1,364 0,174 0,569 1,758
X5 0,054 0,048 0,060 1,123 0,262 0,595 1,680
X6 0,067 0,064 0,055 1,054 0,293 0,620 1,613
Nguồn: Từ tính toán của tác giả
Từ bảng 4.8 ta thấy có 3 biến có Sig. không đạt mức ý nghĩa 5% = 0,05 là XR4R, XR5R
và XR6Rcó nghĩa là các biến này không có ý nghĩa về mặt thống kê.
Như vậy với các giả thuyết đặt ra:
- Chấp nhận giả thuyết H1 (Chất lượng cảm nhận có tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu TTTM Parkson), H2 (Hình ảnh thương hiệu có tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu TTTM Parkson), H3 (Lòng trung thành thương hiệu có tác động cùng chiều đến giá trịthương hiệu TTTM Parkson).
- Bác bỏ giả thuyết H4 (nghĩa làCơ sở vật chất không tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu TTTM Parkson), H5 (nghĩa là Sự gợi nhớ thương hiệu không tác (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
động cùng chiều đến giá trịthương hiệu TTTM Parkson), H6 (nghĩa là Sự nhận ra thương hiệu không tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu TTTM Parkson). Ngoài việc 3 giả thuyết này chưa đáp ứng đủ điều kiện về mức ý nghĩa kết quả hồi quy (Sig > 0,05), dựa vào thực tế ngành dịch vụ bán lẻ ở các TTTM tại thị trường Việt Nam, tác giả có thể giải thích một số lý do của việc bác bỏ các giả thuyết này như sau:
- Biến “Cơ sở vật chất” trong phạm vi nghiên cứu này bao gồm bãi giữ xe, khu nghỉ chân, nhà vệ sinh, hệ thống phòng cháy chữa cháy, lối thoát hiểm, trang thiết bị, không gian và thiết kế kiến trúc của TTTM Parkson. Đây là những yếu tố cơ
bản cần phải có của hầu hết các TTTM tại Việt Nam chứ không riêng gì TTTM Parkson, nhằm đảm bảo một hệ thống cơ sở vật chất hoàn thiện theo đúng các tiêu
chuẩn được đề ra. Các yếu tố này không có nhiều sự khác biệt giữa TTTM này với
59
chuẩn này hay không, thì cũng không có nhiều sựảnh hưởng đến việc đánh giá của khách hàng về giá trịthương hiệu của TTTM Parkson.
- Tương tự, sự “gợi nhớ” và “nhận ra thương hiệu” (hay có thể gọi chung là “nhận biết thương hiệu”) TTTM Parkson cũng không có nhiều sự tác động đến
đánh giá về giá trị thương hiệu. Thực tế trong quá trình nghiên cứu định tính và
định lượng, tác giả nhận thấy vẫn có nhiều trường hợp, khách hàng dù không có nhiều sựquan tâm đến những yếu tố trong hệ thống nhận diện thương hiệu TTTM
Parkson, nhưng họ vẫn đánh giá cao giá trị thương hiệu do dựa vào các yếu tố khác. Ngược lại, cho dù có nhận biết nhanh nhạy các đặc điểm thương hiệu của
TTTM Parkson trong khi không được thỏa mãn các yếu tố khác về chất lượng hàng hóa và dịch vụ... thì khách hàng vẫn sẽ đánh giá thấp giá trị thương hiệu TTTM Parkson.
Loại bỏ các biến có giá trị Sig. > 0,05 (biến XR4R, XR5R và XR6R) ra khỏi phương trình hồi
quy, sau đó chạy lại phương trình hồi quy với các biến được giữ lại (gồm 3 biến XR1, RXR2R và XR3R) và có kết quảnhư bảng 4.10 sau (xem bảng đầy đủở Phụ Lục 6):
Bảng 4.10: Kết quả phân tích hồi quy lần 2 và so sánh với các điều kiện CoefficientsP
a
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Mức ý nghĩa (Sig.) Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF
(Constant) 0,296 0,172 1,723 0,086
X1 0,359 0,071 0,299 5,072 0,000 0,501 1,996
X2 0,273 0,052 0,286 5,275 0,000 0,592 1,690
60
Nhân tố
Beta
chuẩn hóa Sig.
Tolerance VIF
Giá trị So sánh Giá trị So sánh
XR1 0,299 0,000 0,501 0,501 > 0,0001 1,996 1,996 < 10 XR2 0,286 0,000 0,592 0,592 > 0,0001 1,690 1,690 < 10 XR3 0,288 0,000 0,604 0,604 > 0,0001 1,655 1,655 < 10
Nguồn: Từ tính toán của tác giả
Như vậy, sau quá trình thực hiện phân tích hồi quy, tất cả các biến đều đạt mức ý
nghĩa 5% (giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05), đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance > (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
0,0001; đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 10. Như vậy các biến độc lập này là hoàn toàn phù hợp trong mô hình. Do đó, một lần nữa khẳng định, chấp nhận các giả
thuyết H1, H2 và H3, nghĩa là “Chất lượng cảm nhận”, “Hình ảnh thương hiệu”, và “Lòng trung thành thương hiệu” thực sựcó tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu TTTM Parkson.
Bảng 4.11: Kết quả tổng hợp phân tích hồi quy và so sánh với các điều kiện Model SummaryP b Mô hình R RP 2 RP 2 P
hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson
1 0,740P a 0,548 0,543 0,529 1,895 Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh R 0,740 RP 2 0,548 0,548 > 0,5 RP 2 P hiệu chỉnh 0,543 Sig của kiểm định F 0,000 0,000 < 0,05 Hệ số Durbin -Watson 1,895 1 < 1,895 < 3
Phương trình hồi quy chuẩn hóa Y = 0,299 * XR1R + 0,286 * XR2R + 0,288 * XR3
61
Y = 0,299 * X1 + 0,286 * X2 + 0,288 * X3
= 0,299 * Chất lượng cảm nhận + 0,286 * Hình ảnh thương hiệu + 0,288 * Trung thành thương hiệu
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thiết vềđộ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thểđể xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Trong trường hợp này ta thấy rằng trị thống kê F có giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp. Giá trị
RP
2
P
hiệu chỉnh = 0,543 = 54,3%. Nói cách khác, giá trị thương hiệu TTTM Parkson được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình là 54,3% và được giải thích bởi các biến ngoài mô hình là 45,7%. Như vậy mô hình đưa ra chỉ giải thích thực tếở mức độ “khá”.
Hệ số Durbin –Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị Durbin –Watson đạt
được là 1,895 (nằm trong khoảng từ 1 đến 3) và chấp nhận giả thuyết không có sựtương
quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Hệ số phóng đại VIF (Variance Inflation Factor) rất nhỏ cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô
hình. Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu (xem Phụ lục 6).
Phương trình hồi quy chuẩn hóa được viết lại:
Như vậy, giá trị thương hiệu TTTM Parkson phụ thuộc vào 3 yếu tố: XR1R: Chất
lượng cảm nhận; XR2R: Hình ảnh thương hiệu và XR3R: Lòng trung thành thương hiệu. Trong
đó yếu tố “Chất lượng cảm nhận” tác động đến giá trị thương hiệu TTTM Parkson nhiều nhất với hệ số Beta chuẩn hóa là 0,299, thứ hai là yếu tố “Lòng trung thành thương hiệu” (hệ số Beta chuẩn hóa là 0,288), và cuối cùng là yếu tố “Hình ảnh thương hiệu”
62
Từ phương trình hồi quy, chúng ta có thể thấy rằng các hệ số Beta chuẩn hóa đều lớn hơn 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với giá trị thương hiệu TTTM Parkson. Có nghĩa là khi những biến này (Chất lượng cảm nhận, Lòng trung thành thương
hiệu, Hình ảnh thương hiệu) phát triển theo hướng tích cực thì giá trị thương hiệu TTTM Parkson sẽtăng lên theo chiều thuận. Như vậy, đểgia tăng giá trị thương hiệu của mình, TTTM Parkson cần có những biện pháp quản trị và hoạt động kinh doanh marketing hiệu quả hơn để làm gia tăng chất lượng cảm nhận và hình ảnh thương hiệu trong lòng khách hàng, đồng thời duy trì và phát huy lòng trung thành của khách hàng một cách lâu bền.
Sau khi phân tích hồi quy, mô hình nghiên cứu được điều chỉnh như sau:
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh các yếu tốtác động đến giá trịthương hiệu TTTM Parkson
Nguồn: Đề xuất của tác giả
4.4. Kiểm định sự khác biệt (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.4.1. Kiểm định theo giới tính
Tác giả sử dụng kiểm định Independent – Samples T-test để xem giá trị thương
hiệu của TTTM Parkson có sự khác nhau giữa giới tính Nữ và Nam hay không (xem Phụ lục 7). Kết quả kiểm định Levene đối với phương sai cho thấy giá trị sig = 0,504 > 0,05
có nghĩa là ta chấp nhận giả thuyết phương sai của hai nhóm Nữ và Nam là bằng nhau.
Đồng kiểm định T-Test cho giá trị trung bình của hai nhóm cho thấy: không có sự
63
không có sự khác biệt giá trị trung bình giữa Nữ và Nam đối với giá trị thương hiệu TTTM Parkson.
Bảng 4.12: Kiểm định T-Test giá trị thương hiệu TTTM Parkson theo Giới tính Independent Samples Test
Kiểm định Levene Kiểm định T-Test F Sig. t df Sig. (2- tailed) Sai lệch trung bình Sai lệch sai số chuẩn Độ tin cậy 95% của sai lệch Lower Upper GIÁ_T RỊ_TH ƯƠNG _HIỆU_ TỔNG_ THẾ Giảđịnh phương sai bằng nhau 0,447 0,504 0,552 261 0,581 0,059 0,107 -0,151 0,269 Giảđịnh phương sai khác nhau 0,556 141,251 0,579 0,059 0,106 -0,150 0,268
Nguồn: Từ tính toán của tác giả
4.4.2. Kiểm định theo nhóm tuổi
Tác giả sử dụng phân tích phương sai ANOVA một chiều trong phân tích mối quan hệ giữa các nhóm tuổi và giá trịthương hiệu TTTM Parkson (xem Phụ lục 7)